PaddleX v2.0.0 rc0

PaddleX – ein Full-Process-Entwicklungstool für PaddleX, unterstützt Entwickler bei der schnellen Umsetzung tatsächlicher Industrieprojekte in Form von Low Code.

PaddleX integriert Bildklassifizierung, Zielerkennung, semantische Segmentierung und Instanzsegmentierungsaufgabenfunktionen im Bereich Paddle Intelligent Vision. Es verbindet den gesamten Deep-Learning-Entwicklungsprozess von der Datenvorbereitung über das Modelltraining und die Optimierung bis hin zur Multi-End-Bereitstellung und bietet eine einheitliche Task-API-Schnittstelle und eine Demo zur grafischen Entwicklungsschnittstelle. Entwickler müssen nicht verschiedene Pakete separat installieren und können den gesamten Prozess der Flying-Paddle-Entwicklung schnell in einer Low-Code-Form abschließen.

PaddleX wurde durch praktische Anwendungsszenarien in mehr als zehn Branchen wie Qualitätsprüfung, Sicherheit, Inspektion, Fernerkundung, Einzelhandel und medizinische Versorgung verifiziert. Es hat praktische Branchenerfahrung gesammelt und umfangreiche Fallbeispiele für die Praxis bereitgestellt, um Entwickler bei der durchgehenden Umsetzung industrieller Praktiken zu unterstützen der Prozess.

Installieren

PaddleX bietet drei Entwicklungsmodi, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Benutzer gerecht zu werden

1. Python-Entwicklungsmodell

Durch die prägnante und leicht verständliche Python-API bietet es Entwicklern ein reibungsloses Deep-Learning-Entwicklungserlebnis und berücksichtigt dabei umfassende Funktionen, Entwicklungsflexibilität und Integrationskomfort.

Vorabhängigkeit

paddelpaddel >= 1.8.4

Python >= 3.6

Cython

Pycocotools

pip install Paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Detaillierte Installationsmethoden finden Sie unter PaddleX-Installation

2. Paddel-GUI-Modus

Der ohne Code entwickelte visuelle Client wird mithilfe der Paddle-API implementiert, was Entwicklern eine schnelle Überprüfung von Industrieprojekten ermöglicht und Benutzern eine Referenz für die Entwicklung ihrer eigenen Deep-Learning-Software/-Anwendungen bietet.

Gehen Sie zur offiziellen Website von PaddleX und beantragen Sie den Download des grünen One-Click-Installationspakets für die PaddleX-GUI.

Besuchen Sie das PaddleX-GUI-Tutorial, um mehr über die Verwendung der PaddleX-GUI zu erfahren.

Anweisungen zur PaddleX-GUI-Installationsumgebung

3. PaddleX Erholsam:

Mithilfe der auf der RESTful-API entwickelten GUI und Web-Demo können Entwickler gleichzeitig eine personalisierte visuelle Schnittstelle auf der Grundlage der RESTful-API entwickeln

Gehen Sie zum Tutorial zur PaddleX RESTful API-Nutzung

PaddleX-Update-Protokoll

v2.0.0.rc0

Volle Unterstützung für dynamische Flying Paddle 2.0-Grafiken, ein benutzerfreundlicheres Entwicklungsmodell

PP-YOLOv2 wurde zur Zielerkennungsaufgabe hinzugefügt, die Genauigkeit des COCO-Testdatensatzes erreichte 49,5 % und die V100-Vorhersagegeschwindigkeit erreichte 68,9 FPS

Der Zielerkennungsaufgabe wird ein neues, ultraleichtes Modell PP-YOLO tiny mit 4,2 MB hinzugefügt.

Der semantischen Segmentierungsaufgabe wird ein neues Echtzeit-Segmentierungsmodell BiSeNetV2 hinzugefügt.

C++-Bereitstellungsmodul vollständig aktualisiert

PaddleInference-Bereitstellungsanpassung 2.0-Vorhersagebibliothek

Unterstützt die Modellbereitstellung von PaddleDetection, PaddleSeg, PaddleClas und PaddleX

GPU-Mehrkartenvorhersage basierend auf PaddleInference hinzugefügt

Die GPU-Bereitstellung fügt die ONNX-basierte TensorRT-Hochleistungs-Beschleunigungs-Engine-Bereitstellungsmethode hinzu

Die GPU-Bereitstellung fügt die dienstbasierte Triton-Bereitstellungsmethode basierend auf ONNX hinzu